逍遥子曰：

本节主要涉及Eigen的块操作以及QR分解，Eigen的QR分解非常绕人，搞了很久才搞明白是怎么回事，最后是一个使用Eigen的矩阵操作完成二维高斯拟合求取光点的代码例子，关于二维高斯拟合求取光点的详细内容可参考：http://blog.youkuaiyun.com/hjx_1000/article/details/84906531、矩阵的块操作        1）矩阵的块操作有两种使用方法，其定义形

悲观锁与乐观锁都是对被修改数据在并发情况下的一种保护机制；这里悲观与乐观的含义是指对于即将修改的数据被外界修改持一种悲或乐的态度；即：悲观锁是指我认为当我要修改一个数据的时候，别人也在修改，所以我要对即将操作的数据进行全程加锁，以保证我的操作不会被别人所影响；乐观锁是指当我要修改数据的时候，别人一般不会再修改，因此，我只在提交我的修改时再加锁，而不用全程加锁。由此可见：悲观锁的加锁时间更长。对于修

本文主要是Eigen中矩阵和向量的算术运算，在Eigen中的这些算术运算重载了C++的+，-，*，所以使用起来非常方便。1、矩阵的运算Eigen提供+、-、一元操作符“-”、+=、-=，例如：二元操作符+/-表示两矩阵相加（矩阵中对应元素相加/减，返回一个临时矩阵）： B+C 或 B-C；一元操作符-表示对矩阵取负（矩阵中对应元素取负，返回一个临时矩阵）： -C; 组合操作法+

关于性能优化这是一个比较大的话题，在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点，今天，想从一些技术细节上谈谈性能优化，主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识，并不一定全对，希望大家指正和补充。在开始这篇文章之前，大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》，这篇文章基本上告诉你——要进行优化，先得找到性能瓶颈

一致性哈希算法 应用场景（转）原创文章，转载请注明： 转载自LANCEYAN.COM本文链接地址: 一致性hash和solr千万级数据分布式搜索引擎中的应用互联网创业中大部分人都是草根创业，这个时候没有强劲的服务器，也没有钱去买很昂贵的海量数据库。在这样严峻的条件下，一批又一批的创业者从创业中获得成 功，这个和当前的开源技术、海量数据架构有着必不可分的关系。比如我们使用mysq

识别算法概述： SIFT/SURF基于灰度图，一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向

（1）二维高斯去曲面拟合推导一个二维高斯方程可以写成如下形式：其中，G为高斯分布的幅值，,为x,y方向上的标准差，对式（1）两边取对数，并展开平方项，整理后为：假如参与拟合的数据点有N个，则将这个N个数据点写成矩阵的形式为：A = B C，其中：A为N*1的向量，其元素为：B为N*5的矩阵：C为一个由高斯参数组成的向量：

Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.youkuaiyun.com/hjx_1000/article/details/8490653E

1、  下载EigenEigen的官网下载地址：http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download下载后的文件名为：eigen-eigen-5097c01bcdc4.tar.bz2，为方便使用将其名字修改为eigen3，另外在优快云资源里也可以下载，其地址为：http://download.youkuaiyun.com/de

1.      mosquitto的插件的接口在文件mosquitto_plugin.h中进行了声明，在创建自己的鉴权插件代码中必须包含头文件mosquitto_plugin.h，并且实现该头文件中声明的所有鉴权接口函数（接口函数mosquitto_log_printf除外）。2.      mosquitto插件的权限校验方式由头文件mosquitto_plugin.h中声明的接口函数所限制，共